- Gregor Hohpeによる序文
- はじめに
- 本書について
- コード例について
- 本書で扱わない内容
- 対象読者
- 共通の語彙の構築
- 参加方法
- 謝辞
- イラストについて
- リーン・パブリッシングについて
- 著者について
- はじめに
- ソフトウェアアーキテクチャについての考察
- 大規模言語モデルとは
- 推論について
- パフォーマンスについて考える
- 異なるLLMモデルの実験
- 複合AIシステム
- パスを狭める
- 潜在空間：理解を超えた広大さ
- どのように道筋が「絞り込まれる」のか
- 生のモデル対指示調整済みモデル
- プロンプトエンジニアリング
- プロンプト蒸留
- ファインチューニングについてはどうですか？
- 検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation: RAG)
- 検索拡張生成とは？
- RAGはどのように機能するか？
- なぜアプリケーションでRAGを使用するのか？
- アプリケーションでのRAGの実装
- 命題チャンキング
- RAGの実世界での例
- インテリジェントクエリ最適化（IQO）
- リランキング
- RAG評価（RAGAs）
- 課題と将来の展望
- ワーカーの群れ
- 独立した再利用可能なコンポーネントとしてのAIワーカー
- アカウント管理
- Eコマースアプリケーション
- ヘルスケアでの応用
- プロセスマネージャーとしてのAIワーカー
- アプリケーションアーキテクチャへのAIワーカーの統合
- AIワーカーの構成性とオーケストレーション
- 従来の自然言語処理とLLMの組み合わせ
- ツールの使用
- ツールの使用とは
- ツール使用の可能性
- ツール使用のワークフロー
- ツール使用のベストプラクティス
- ツールの組み合わせと連鎖
- 将来の方向性
- ストリーム処理
- ReplyStreamの実装
- 「会話ループ」
- 自動継続
- 結論
- 自己修復データ
- 実践的ケーススタディ：破損したJSONの修復
- 考慮事項と禁忌
- コンテキスト型コンテンツ生成
- パーソナライゼーション
- 生産性
- 高速イテレーションと実験
- AI駆動のローカライゼーション
- ユーザーテストとフィードバックの重要性
- 生成的UI
- ユーザーインターフェース用のコピーの生成
- ジェネラティブUIの定義
- 例
- 成果指向設計へのシフト
- 課題と考慮事項
- 将来の展望と機会
- インテリジェントワークフロー オーケストレーション
- ビジネスニーズ
- 主要なメリット
- 主要パターン
- 例外処理とリカバリー
- インテリジェントワークフローオーケストレーションの実践的な実装
- モニタリングとロギング
- スケーラビリティとパフォーマンスの考慮事項
- ワークフローのテストと検証
- プロンプトエンジニアリング
- チェーン・オブ・ソート
- モードスイッチ
- 役割割り当て
- プロンプトオブジェクト
- プロンプトテンプレート
- ストラクチャードIO
- プロンプトチェーニング
- プロンプトリライター
- レスポンスフェンシング
- クエリアナライザー
- クエリリライター
- ベントリロキスト
- 個別コンポーネント
- 述語
- APIファサード
- 結果インタープリター
- 仮想マシン
- 仕様とテスト
- ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）
- 高レベルパターン
- エスカレーション
- フィードバックループ
- パッシブ情報放射
- 協調的意思決定（CDM）
- 継続的学習
- 倫理的考慮事項
- 技術的進歩と将来の展望
- インテリジェントなエラー処理
- 従来のエラー処理アプローチ
- 文脈的エラー診断
- 知的エラー報告
- 予測的エラー防止
- スマートエラーリカバリー
- パーソナライズされたエラーコミュニケーション
- 適応型エラー処理ワークフロー
- 品質管理
- Eval
- ガードレール
- ガードレールと評価：コインの表と裏
- 用語集
AI によるアプリケーション開発パターン (日本語版)
本書では、AI駆動型アプリケーションアーキテクチャに関する画期的な知見を通じて、アプリケーションにAIの力を解き放つ方法をご紹介します。大規模言語モデルやAIコンポーネントの可能性を活用した、インテリジェントで適応性の高い、ユーザー中心型のソフトウェアシステムを構築するための実践的なパターンと原則を解説していきます。
This book is a translation into Japanese of Patterns of Application Development Using AI which was originally written in English
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本書では、AI駆動型アプリケーションアーキテクチャに関する画期的な知見を通じて、アプリケーションにAIの力を解き放つ方法をご紹介します。大規模言語モデルやAIコンポーネントの可能性を活用した、インテリジェントで適応性の高い、ユーザー中心型のソフトウェアシステムを構築するための実践的なパターンと原則を解説していきます。
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515
Pages
17,178Words
About
About the Book
「AIを活用したアプリケーション開発パターン」は、人工知能（AI）とアプリケーション開発の交差点を探求する画期的な書籍です。本書では、AIを活用したコンサルタントプラットフォームOlympiaの共同創設者であり、著名なソフトウェア開発者のObie Fernandezが、AIを活用したアプリケーションの開発に費やした1年間の旅から得た貴重な洞察と経験を共有しています。
物語形式の章と実践的なパターンリファレンスを組み合わせた魅力的な構成を通じて、Obieはアプリケーション開発における大規模言語モデル（LLM）の活用について包括的なガイドを提示します。「多重ワーカー」、「自己修復データ」、「コンテキスト型コンテンツ生成」といった革新的なパターンを紹介し、開発者が知的で適応性が高く、ユーザー中心のアプリケーションを構築できるよう支援します。
理論的な概念や機械学習アルゴリズムの詳細に焦点を当てる他のAI関連書籍とは異なり、本書は実践的なアプローチを取っています。アプリケーションアーキテクチャにAIコンポーネントと機能を統合する方法について、具体的な例、実際のユースケース、そして実行可能なアドバイスを提供します。Obieは自身の成功体験、直面した課題、そして得られた教訓を共有し、ソフトウェア開発におけるAIの実践的な応用について独自の視点を提供しています。
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About the Authors
Obie Fernandez
The "one and only" Obie Fernandez is an avid writer and technology enthusiast, in addition to achieving worldwide success as an electronic music producer and touring DJ. He is a Principal Engineer at Shopify and boasts a legendary 30 year career in software development and entrepreneurship.
Obie has been CTO and co-founder of many startups including Mark Zuckerberg's beloved Andela and Trevor Owen's Lean Startup Machine. His published books include Patterns of Application Development Using AI many editions of The Rails Way and the acclaimed business title The Lean Enterprise. He also founded one of the world's best known Ruby on Rails web design and development agencies, Hashrocket and served for many years as the series editor for Addison-Wesley's Professional Ruby Series.
On the rare occasion when Obie is not busy building products, consulting clients or writing books, you can find him behind the lens of his camera or DJing in the dust at Burning Man.
Follow @obie on Twitter or email him at obiefernandez@gmail.com
Episode 24
An Interview with Obie Fernandez
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